数千もの特徴量を持つ降雨予測モデルを構築しています。精度損失を最小限に抑えつつ、トレーニングを高速化するために特徴量の数を減らしたいと考えています。どの行動が適切ですか？

相互依存性の高い（冗長な）特徴量を結合することで、情報損失を最小限に抑えつつ特徴量の数を減らすことができます。これにより、モデルのトレーニングが高速化され、過学習のリスクも低減します。出力ラベルと高い相関を持つ特徴量を除外すると、モデルの予測能力が著しく低下する可能性があります。特徴量を固定されたグループで平均化すると、重要な情報が失われる可能性があります。トレーニングレコードの50%以上でnullである特徴量を削除することは、データ品質の改善には役立ちますが、必ずしも特徴量の冗長性に対処するものではなく、情報損失につながる可能性もあります。